医学图像信息融合的研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| §1．1 医学图像融合的意义 | 第8页 |
| §1．2 医学图像融合的方式 | 第8-9页 |
| §1．3 医学图像融合需要解决的主要问题 | 第9-10页 |
| §1．4 医学图像配准及其研究现状 | 第10-12页 |
| §1．5 医学图像信息融合 | 第12-13页 |
| §1．6 本课题的来源和研究思路 | 第13-14页 |
| 第二章 图像表示及其变换技术 | 第14-27页 |
| §2．1 时域处理与分析 | 第14-15页 |
| 2．1．1 时域滤波 | 第14-15页 |
| 2．1．2 时域滤波的计算机实现 | 第15页 |
| 2．1．3 时域处理与分析的优缺点 | 第15页 |
| §2．2 频域处理与分析：傅立叶变换 | 第15-17页 |
| 2．2．1 傅立叶变换的定义 | 第15-16页 |
| 2．2．2 频域滤波 | 第16页 |
| 2．2．3 频谱分析 | 第16页 |
| 2．2．4 傅立叶变换的优缺点 | 第16-17页 |
| §2．3 时频域分析与处理：小波变换 | 第17-27页 |
| 2．3．1 波和小波 | 第17页 |
| 2．3．2 连续小波变换（CWT） | 第17-18页 |
| 2．3．3 离散小波变换（DWT） | 第18-21页 |
| 2．3．4 常用小波 | 第21-25页 |
| 2．3．4．1 Haar小波 | 第21页 |
| 2．3．4．2 Daubechies小波系 | 第21-22页 |
| 2．3．4．3 Biorthogonal小波系 | 第22页 |
| 2．3．4．4 Coiflet小波系 | 第22-23页 |
| 2．3．4．5 Symlets小波系 | 第23页 |
| 2．3．4．6 Morlet小波 | 第23页 |
| 2．3．4．7 Mexican*Hat小波 | 第23-25页 |
| 2．3．5 离散小波变换在图像处理中的应用 | 第25-27页 |
| 2．3．5．1 图像融合 | 第25页 |
| 2．3．5．2 边缘检测 | 第25-26页 |
| 2．3．5．3 图像压缩 | 第26-27页 |
| 第三章 轮廓提取 | 第27-32页 |
| §3．1 轮廓提取的意义 | 第27页 |
| §3．2 基于小波分析的物体轮廓提取方法 | 第27-32页 |
| 3．2．1 算法流程 | 第27-28页 |
| 3．2．2 算法流程分析 | 第28-30页 |
| 3．2．3 计算机模拟结果 | 第30-31页 |
| 3．2．4 结论 | 第31-32页 |
| 第四章 图像配准 | 第32-38页 |
| §4．1 图像配准的意义 | 第32-33页 |
| §4．2 基于轮廓提取的医学图像配准方法 | 第33-38页 |
| 4．2．1 配准参数 | 第33页 |
| 4．2．2 配准参数的确定 | 第33-36页 |
| 4．2．2．1 平移参数δ | 第33-34页 |
| 4．2．2．2 刻度参数ρ | 第34-35页 |
| 4．2．2．3 旋转参数θ | 第35-36页 |
| 4．2．3 计算机仿真结果 | 第36-37页 |
| 4．2．4 结论 | 第37-38页 |
| 第五章 图像融合 | 第38-42页 |
| §5．1 医学图像融合的意义 | 第38-39页 |
| §5．2 基于小波变换的多尺度多算子图像融合 | 第39-42页 |
| 5．2．1 融合算法 | 第39-40页 |
| 5．2．2 小波的选取 | 第40-41页 |
| 5．2．3 仿真结果 | 第41页 |
| 5．2．4 结论 | 第41-42页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第42-43页 |
| §6．1 全文总结 | 第42页 |
| §6．2 医学图像信息融合研究的展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
